【摘 要】
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目的深度学习在各种语义分割任务中取得了优异的性能,但需要大量带有准确标注的训练样本。乳腺超声由于其成像特点,导致图像对比度和分辨率低、斑点噪声较高、组织间边界模糊等,这些问题导致精确标注十分困难。超声分割数据集中存在较多非准确的标注,这些数据即标注噪声。若训练集中包含一定量的噪声,将会极大地影响网络的分割准确度。为了解决该问题,提出了一种针对超声图像的动态噪声指数及分割算法,实现在乳腺超声数据包含
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031四川省医学科学院,四川省人民医院,成都610072;
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目的深度学习在各种语义分割任务中取得了优异的性能,但需要大量带有准确标注的训练样本。乳腺超声由于其成像特点,导致图像对比度和分辨率低、斑点噪声较高、组织间边界模糊等,这些问题导致精确标注十分困难。超声分割数据集中存在较多非准确的标注,这些数据即标注噪声。若训练集中包含一定量的噪声,将会极大地影响网络的分割准确度。为了解决该问题,提出了一种针对超声图像的动态噪声指数及分割算法,实现在乳腺超声数据包含噪声的情况下肿瘤区域的准确分割。方法针对超声图像的噪声特点提出动态噪声指数(dynamic noise
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